AI ワークフローとは
AI ワークフローは、AI パイプラインともいうエンドツーエンドの AI ソリューションを構築するために使用されるプロセスであり、マシンラーニング、ディープラーニング、生成 AI (GenAI) を活用して、タスクの自動化や意思決定を支援します。組織はデータの生成と準備、AI モデリングまたは AI モデルのトレーニング、そして最後に導入と AI モデル推論を含む段階的な AI ワークフローを活用して自組織の AI パイプラインを構築します。完全な AI パイプラインの構築を容易にするために、一部の AI ワークフローは、特定のユースケース向けの事前定義、モジュール化、設計が行われている場合があります。こういった事前定義済みの AI ワークフローは、リファレンス実装またはリファレンス・キットとも呼ばれます。
AI ワークフローの役割
ほとんどの AI 導入は、データ、モデル、導入の 3 つのステップで構成される AI パイプラインという形式になります。
- データステップには、正式なデータの収集または生成プロセスが含まれており、通常は前処理と保管が続きます。このステップでは、トレーニングまたは推論のいずれかで AI モデルが使用するデータを準備します。
- 2 番目のステップである AI モデリングでは、アルゴリズムのレイヤー化を通じて AI モデルを開発し、人間の論理的思考および意思決定パターンをシミュレートするニューラル・ネットワークを作成します。定義が完了すると、AI モデルは大量のデータでトレーニングされ、結果の精度と質が向上します。
- 最後のステップである導入は、AI モデルを実際のユースケースに導入する段階のことで、例えば工場の組立ラインにおける製品の欠陥検出、生成 AI ではユーザーの問い合わせに最小限またはゼロの人的介入で応答するパーソナライズされたチャットボットとして実現します。
AI パイプライン内では、AI ワークフローがあらゆるデータの準備、モデルのトレーニング、推論プロセスをサポートします。例えば、AI ワークフローは、組織が作業するために事前トレーニング済みモデルやコードサンプルを提供することで、モデル開発を促進するために使用できます。または、すでに導入済みの AI モデルを最適化して、より高速かつ効率的に実行するためにも使用できます。
ChatGPT のような商用利用可能な AI アプリケーションを使用する企業は、独自の AI ワークフロー構築の必要性を回避できる可能性があります。しかし、企業はこれらの AI アプリケーションに入力するデータの管理が制限される可能性があり、データ・セキュリティーとプライバシーの潜在的リスクにさらされる可能性があります。
AI ワークフローのメリット
McKinsey & Company の調査によると、2024年には組織の 72% が AI を採用し、65% の組織が生成 AI を採用しており、それぞれ 2023年の調査結果である 55% と 33% から増加しています1。より多くの組織が AI を採用することで、AI ワークフローは、AI パイプラインの設計、導入、維持に関連する課題の克服を支援できます。
- AI アプリケーション導入の高速化: AI ソリューションの研究開発の取り組みには多大な時間と労力に加えて、データ・サイエンティストと AI 開発者などの高度なスキルを有する人材を必要とします。多くの AI ワークフローでは、AI パイプラインの重要なステップに事前構築済みコンポーネントを活用する機能が提供されているため、組織は高性能な AI ソリューションを先行して構築・導入することができます。
- 簡素化された統合と互換性: 組織が汎用 AI を既存の業務に統合しようとする場合、メールサーバーや顧客データベースなどのユースケース向けに設計されたインフラストラクチャーとの連携に課題が生じます。AI ワークフローは、一般的な IT サーバーと同じハードウェアでテストおよび検証できるため、新しい AI アプリケーションをしながら以前の IT 投資を活用することが可能です。
- オープン性、拡張性、再構成: 多くの AI ワークフローは、ライセンスコストを削減し、特定のビジネスニーズに対応するため、高度なカスタマイズを可能にするオープンソースのフレームワークを使用して構築されています。また、これにより、組織はニーズの変化に応じて多様なハードウェアのターゲットに導入できる再利用可能な AI ソフトウェア資産のポートフォリオを構築し、発展させることも可能になります。
AI ワークフロー・ソリューション
組織は独自の AI パイプラインを開発する際に、リファレンス実装、AI ツールキット、事前トレーニング済みモデルを採用することで、事前定義済みの AI ワークフローを活用できます。一部の AI ワークフローは、会話型 AI チャットボット、自動化された視覚的品質管理検査、機器や資産の健全性を確保する予測メンテナンスなど、業界で成功が実証されている高頻度の使用または高価値のユースケース向けに開発および販売されています。また、AI オーケストレーション・スイートは、異種混在環境にまたがる AI ソリューションのテスト、構築、導入に際して AI ワークフローの管理を支援するツールを組織に提供します。